NVIDIA H100 PCIe VS AMD Instinct MI325X
**H100 PCIe** と **Instinct MI325X** のどちらを選ぶかは、特定のAIワークロードの要件によって異なります。**Instinct MI325X** はメモリ容量と演算能力の両方でリードしており、ハイエンドな大規模言語モデル（LLM）のトレーニングに非常に強力な選択肢となります。現在、これらのGPUは 3 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.00/時** および **$1.69/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | H100 PCIe | Instinct MI325X | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Hopper | CDNA 3 | - |
| プロセスノード | 4nm | 5nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | Dual-slot PCIe | OAM | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 80GB | 256GB | -69% |
| メモリタイプ | HBM3 | HBM3e | - |
| メモリ帯域幅 | 2.0 TB/s | 6.0 TB/s | -67% |
| メモリバス幅 | 5120-bit | 8192-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 14,592 | N/A | |
| Tensorコア | 456 | N/A | |
| ストリームプロセッサ | N/A | 19,456 | |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 51 TFLOPS | 163 TFLOPS | -69% |
| FP16（半精度） | 1,513 TFLOPS | 2,600 TFLOPS | -42% |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 350W | 750W | -53% |
| PCIe インターフェース | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
AMD Instinct MI325X
大規模言語モデルの学習には、より大きなVRAM容量とメモリ帯域幅が重要です。Instinct MI325Xは256GBを提供し、H100 PCIeの80GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA H100 PCIe
推論ワークロードでは、ワットあたりの性能が最も重要です。FP16/INT8スループットと消費電力のバランスを考慮してください。
予算重視の選択
AMD Instinct MI325X
ライブ価格を比較して、ワークロードに最適な価格を見つけてください。
テクニカルディープダイブ: H100 PCIe vs Instinct MI325X
NVIDIA Hopper と AMD CDNA 3 の直接対決です。**Instinct MI325X** は **176GB という大幅なVRAMのアドバンテージ**を持っており、これは大規模なデータセットや言語モデルのトレーニングにおいて不可欠です。
NVIDIA H100 PCIeの最適な用途：
- AI推論
- Enterprise AI
- Highest-end training
AMD Instinct MI325Xの最適な用途：
- AI training
- Large model inference
- CUDA専用ソフトウェア
よくある質問
AI学習に適しているのはH100 PCIeとInstinct MI325Xのどちらですか？
AI学習では、VRAM容量、メモリ帯域幅、Tensorコア性能が重要な要素です。H100 PCIeはHBM3メモリ80GB（帯域幅2.0 TB/s）を搭載し、Instinct MI325XはHBM3eメモリ256GB（帯域幅6.0 TB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、Instinct MI325Xの大容量VRAMが有利です。
クラウドでのH100 PCIeとInstinct MI325Xの価格差は？
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H100 PCIeの代わりにInstinct MI325Xを使用できますか？
要件によります。モデルが256GBのVRAMに収まり、H100 PCIeの追加スループットが不要であれば、Instinct MI325Xはコスト効率の良い選択肢です。ただし、最大メモリ容量やマルチGPUスケーリングが必要なワークロードには、H100 PCIeのアーキテクチャが不可欠かもしれません。
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